¿Pueden los modelos proxy basados en SIG estimar la capacidad de producción acuícola?

Investigadores españoles demuestran cómo las herramientas basadas en SIG pueden ayudar a cerrar la brecha entre los mapas de zonificación y las prácticas acuícolas del mundo real

Investigadores en España dicen que una tecnología avanzada de mapeo de datos puede ayudar a determinar las capacidades de carga de las zonas marinas designadas para la acuicultura.

Utilizando una herramienta de evaluación basada en el Sistema de Información Geográfica (SIG), el equipo demostró que el porcentaje de áreas de alta capacidad en zonas asignadas preseleccionadas aumentaba cuando los factores autolimitantes se establecían en sus valores máximos, siendo “toneladas de alimento por hectárea” las que tenían el impacto más significativo.

Estos factores autolimitantes están vinculados a buenas prácticas, como la reducción del volumen de alimento o la mejora de la organización espacial dentro de las zonas de concesión. Los resultados del estudio, realizado por los doctores Linda Fourdain, Aitor Forcada, Pablo Sánchez-Jerez y Kilian Toledo-Guedes de la Universidad de Alicante (Alicante, España), demuestran cómo una capa de capacidad de carga basada en indicadores indirectos puede respaldar la planificación espacial y la gestión adaptativa de la acuacultura de peces de aleta en el Mediterráneo.

“Nuestra investigación demuestra cómo las herramientas basadas en SIG pueden ayudar a cerrar la brecha entre los mapas de zonificación y la práctica real de la acuacultura,” declaró la Dra.  Fourdain, autora principal del estudio, al Advocate. “Al estimar la capacidad de carga productiva dentro de las zonas asignadas en el Mediterráneo español, mostramos cómo la planificación basada en la ciencia puede orientar un uso más eficiente del espacio, reducir los riesgos ambientales e identificar áreas de alto potencial para futuras granjas. Este enfoque apoya tanto a los responsables políticos como a los productores en el desarrollo de una acuacultura sostenible, resiliente y mejor integrada con la gestión costera.”

La planificación espacial de la acuacultura es un componente temático de la planificación espacial marina (PEM) que se centra en identificar ubicaciones idóneas, determinar escalas adecuadas y gestionar las operaciones de cultivo para alinearlas con los objetivos ambientales, minimizando a la vez los conflictos con otros usos del océano. La PEM es un proceso público, basado en el ecosistema, para analizar y asignar las actividades marítimas con el fin de minimizar los conflictos y promover la sostenibilidad. Desempeña un papel fundamental para garantizar el crecimiento sostenible de la acuacultura, equilibrando los límites ecológicos y las actividades humanas.

En el Mediterráneo, este componente o capa se operacionaliza mediante zonas asignadas a la acuacultura (ZAAs): áreas formalmente identificadas como el principal sitio para la acuacultura, donde se han estudiado las condiciones biofísicas, socioeconómicas y de gobernanza para apoyar la actividad con un riesgo o superposición mínimos.

Las ZAAs dentro de la PEM se consideran una herramienta eficaz para abordar muchos de estos factores y fomentar un enfoque participativo, facilitando el consenso entre las partes interesadas. En este sentido, las ZAAs representan una valiosa herramienta transnacional e intersectorial que permite enmarcar las actividades acuícolas dentro de la PEM y pueden definirse como áreas resultantes de un proceso de zonificación de la planificación física donde no existen interferencias negativas con otras actividades o usuarios costeros y las condiciones ambientales permiten el desarrollo de la actividad.

El estudio utilizó un modelo proxy basado en SIG para evaluar la capacidad de carga productiva de las zonas asignadas a la acuacultura en la región Mediterránea de España. El modelo integra datos georreferenciados sobre factores como la distancia a los hábitats, la profundidad, la velocidad de las corrientes y el empleo. El área de estudio se dividió en celdas de 1×1 km, eliminándose las áreas no aptas según los criterios de zonificación. Se analizaron por separado tres factores autolimitantes: el coste unitario de producción, las toneladas de alimento por hectárea y la disposición de las jaulas.

Los resultados del análisis de la capacidad de carga revelaron una variabilidad espacial significativa en la capacidad de carga entre las diferentes Comunidades Autónomas de España. La Comunidad Valenciana posee la mayor superficie de Áreas de Conservación Agrícola (251.856 ha), seguida de Cataluña (174.113 ha) y Andalucía (122.035 ha). La mayoría de estas áreas se clasifican como de Capacidad de Carga Media (CCM), siendo Andalucía la única región con una CCM (13,1 por ciento). La distribución de las áreas de baja capacidad de carga (BCC) es variable, presentando la Comunidad Valenciana la mayor proporción (23,3 por ciento).

En cuanto al impacto de los factores autolimitantes en la capacidad, estos factores influyen significativamente en la clasificación de la capacidad de carga en las AZA. La proporción de áreas de HCC aumenta cuando los factores autolimitantes se establecen en valores máximos, particularmente las toneladas de alimento por hectárea. En el escenario mínimo, las áreas de LCC comprenden el 37,9 por ciento del total, mientras que en el escenario máximo, esto se reduce al 2,4 por ciento. El factor “costo unitario de producción” muestra un impacto mínimo en la capacidad de carga en comparación con los aportes de alimento y la disposición del espacio.

Gestión de la pesca para obtener el máximo rendimiento de nutrientes

En cuanto a la integración de los modelos GIS y de capacidad de carga, los resultados también demostraron la viabilidad de combinar modelos de capacidad de carga con herramientas GIS para mejorar el desarrollo sostenible de la acuacultura en el Mediterráneo español. El modelo resultante integra factores técnicos, ambientales, sociales y económicos; estima la capacidad de carga de producción en zonas AZA pre-identificadas; las herramientas SIG facilitan la superposición de capas de información para una mejor toma de decisiones; y es adaptable y debe actualizarse periódicamente con nuevos datos y comentarios de las partes interesadas.

“Nuestros hallazgos demuestran cómo una capa de capacidad de carga basada en proxy puede apoyar la planificación espacial y la gestión adaptativa de la acuacultura de peces del Mediterráneo,” afirmaron los autores.

Los factores ambientales son importantes e influyen significativamente en la capacidad de carga de la acuacultura, afectando la viabilidad de la producción y la sostenibilidad ecológica. La profundidad es un determinante crítico para la distribución de la capacidad de carga, y las zonas poco profundas suelen designarse como de Baja Capacidad de Carga (BCC). Las zonas de Alta Capacidad de Carga (ACC) se encuentran típicamente a profundidades superiores a 50 metros, beneficiándose de una mejor dispersión de desechos y circulación del agua. Las áreas con corrientes rápidas mejoran la oxigenación y la dispersión de nutrientes, optimizando las condiciones para la acuacultura.

Este estudio refleja la importancia de considerar factores autolimitantes, donde los acuacultores podrían mejorar su capacidad a través de la implementación de las mejores prácticas acuícolas. El modelo representa una herramienta valiosa para las aplicaciones de gestión por parte de las administraciones públicas y los acuacultores. Puede facilitar el otorgamiento de nuevas concesiones o identificar sitios con una capacidad de carga significativa, ayudando en procesos informados de toma de decisiones.

Con los avances continuos en inteligencia artificial, estas técnicas ahora pueden automatizar el procesamiento de datos, refinar las ponderaciones de los factores y mejorar la precisión predictiva en las evaluaciones de capacidad de carga basadas en SIG, transformando así los modelos en herramientas dinámicas de apoyo a la toma de decisiones que brindan información en tiempo real y de alta precisión para la planificación y gestión espacial de la acuacultura.

“El valor práctico de los modelos de capacidad de carga basados en GIS depende en última instancia de dos facilitadores: el acceso a los datos y la capacidad de los usuarios finales para ejecutar los flujos de trabajo. Con la capacitación específica del personal, el software de código abierto como QGIS (QGIS.org, 2023) y la documentación clara y paso a paso, las agencias públicas y las empresas acuícolas pueden desbloquear todo el potencial de estos modelos, convirtiéndolos en herramientas poderosas para la toma de decisiones informadas y una planificación y gestión espacial más eficientes,” concluyeron los autores. “Por lo tanto, recomendamos que el soporte técnico y los protocolos de intercambio de datos se desarrollen en paralelo con la implementación del modelo para que los tomadores de decisiones puedan pasar de mapas de idoneidad estáticos a actualizaciones de zonificación rutinarias basadas en evidencia.”

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